Şu yazıyı okuyorsunuz: Veriler Çılgına Döndüğünde: Bununla Nasıl Başa Çıkılır: Yapay Zekaya Doğru
İlk olarak dünyanın önde gelen yapay zeka ve teknoloji haber ve medya şirketi Towards AI’da yayınlandı. Yapay zeka ile ilgili bir ürün veya hizmet yaratıyorsanız sizi yapay zeka destekçisi olmayı düşünmeye davet ediyoruz. Towards AI’da yapay zeka ve teknoloji girişimlerinin ölçeklenmesine yardımcı oluyoruz. Teknolojinizi kitlelere ulaştırmanıza yardımcı olalım.
Veriler çılgına döndüğünde: nasıl ele alınır?
Verilerin karıştırılması ve karmaşık bir veri kümesinin işlenmesi hakkında bir blog.
Verilere itiraz etmenin her zaman birden fazla yolu vardır.
Veriler, Nesnelerin İnterneti, sosyal medya ve akıllı telefonların ve giyilebilir teknolojilerin yükselişi sayesinde son on yılda katlanarak arttı. Peki topladığınız ve işlediğiniz verilerden en iyi şekilde nasıl yararlanırsınız? Makalede, işletmenizi geliştirmek için verileri kullanmanın bazı yollarını vurguluyoruz.
Verilere baktığınızda, onunla çalışmanın birçok farklı yolu vardır. Grafikler oluşturmak için kullanabilirsiniz, tablolar oluşturmak için kullanabilirsiniz ve infografikler oluşturmak için kullanabilirsiniz. Başka veriler oluşturmak için bile kullanabilirsiniz. Ancak bazen elinizde yalnızca veriler yoktur. Bazen “vahşi” verileriniz olur. Buna benzeyen veriler.
Veri çekişmeleri büyük bir acı olabilir. Sıkıcıdır, zaman alıcıdır ve en kötüsü, üzerinde çalıştığınız verilerde hatalara neden olabilir. Verilere itiraz etmenin birçok farklı yolu da vardır. Elektronik tabloları, kodu ve hatta kalem ve kağıdı kullanabilirsiniz. Peki verilerinizi doğru ve hızlı hale getirmek için nasıl değiştirebilirsiniz?
Verilerinizi daha anlamlı hale getirin.
Veri işinizin kaçınılmaz bir parçasıdır. Karar vermesi ve ilerlemesini takip etmesi konusunda ona güvenin. Ve biraz korkutucu olsa da, öyle olmak zorunda değil. Verilerinizden en iyi şekilde yararlanabilmeniz için verilerinizi daha yönetilebilir hale getirmenin yolları vardır. İşte başlamanıza yardımcı olacak bazı ipuçları.
1. Verilerinizi faydalı hale getirin. Elinizde veri olması onu kullanabileceğiniz anlamına gelmez. Hedeflerinize ulaşmanıza gerçekten yardımcı olacak verileri topladığınızdan emin olun.
2. Seçici olun. Sırf toplamak için veri toplamayın. Fazlası her zaman için iyi değildir.
3. İlişkilendirin. Veri toplarken kalıpları ve eğilimleri arayın.
4. Filtreleyin. Elinizde veri olması, hepsini analiz etmeniz gerektiği anlamına gelmez.
Veri kümenizi yeniden düzenleyin ve yeniden düzenleyin.
Verilerinizi keşfetmeye başladığınızda ne kadar çok şey bulabileceğinize şaşıracaksınız. Verileri tamamen yeni bir şekilde göreceksiniz. Bir düşünün: hemen hemen her web sitesinde zengin miktarda bilgi bulunur ve siz de bu bilgileri analiz etme fırsatına sahipsiniz! Bir blog yazarı olarak bu sizin için çok yararlı olabilir, çünkü bu bilgileri potansiyel müşterileriniz hakkında yeni şeyler keşfetmek için kullanabilirsiniz. Okuyucularınızın ne istediklerini, nelerle ilgilendiklerini ve nelerden hoşlandıklarını öğrenmek için bu verileri kullanabilirsiniz. Rakiplerinizin ne yaptığını öğrenmek için de kullanabilirsiniz.
Veri güçlüdür. Nişiniz için en heyecan verici trendlerden, en büyük fırsatlardan veya en çok aranan ürünlerden bazılarını bulmanıza yardımcı olmak için kullanılabilir. Ancak, bir sorun var. Mantıklı olmayan bazı noktalara sahip harika bir veri seti bulduğunuzda ne olur? Verileriniz her yerde olduğunda ve onu nasıl kullanacağınıza dair hiçbir fikriniz olmadığında ne olur? Bu en iyilerimizin bile başına gelir. Yardım etmek için buradayız. Bu blog yazısında, en yaygın veri sorunlarından bazılarına ve veri kümenizi işinize yarayacak şekilde nasıl yeniden şekillendirebileceğinize ve yeniden düzenleyebileceğinize bakacağız.
“Veri görselleştirmeleri oluşturmak zordur.” Veri görselleştirmeleri yapmaya başladığımda bunun doğru olduğunu gördüm. Öğrenecek çok şey var ve bu çok zor. Bu makalenin, veri görselleştirmelerinize yapılandırılmış bir şekilde nasıl yaklaşacağınız konusunda size rehberlik etmesini umuyorum.
R ile tartıştığınız verileri sunun
Veri tartışması, veri bilimi sürecinin son derece önemli bir parçasıdır. Çeşitli kaynaklardan veri toplamak ve ardından bunları anlaşılır yapılar halinde düzenlemek, veri bilimcisini sıradan bir bilgisayar programcısından ayıran şeydir. Ancak verileri işleme konusunda ne kadar iyi olursanız olun, bu verileri anlaşılması kolay bir şekilde sunmak son derece zor olabilir. Verilere itiraz etmek için kullanılan çeşitli yöntemler vardır. En popüler olanlardan bazıları MySQL ve PostgreSQL gibi veritabanı yönetim sistemlerini, R ve Matlab gibi veri analiz yazılımlarını ve D3.js ve Tableau gibi veri görselleştirme platformlarını içerir. Bu blog yazısında verileri düzenlemek ve sunmak için R programlama dilinin nasıl kullanılacağını tartışacağım.
Veriler karışık. Verileriniz ne kadar temiz olursa olsun kirlenmesi kaçınılmazdır. Bu hepimizin kabul etmeyi öğrendiği bir hayat gerçeğidir. Ancak bu, size öyle söylendiği için bunu kabul etmeniz gerektiği anlamına gelmez. İyi haber şu ki veri düzenleme, ustalaşılabilecek bir beceridir. Verilerinizi mükemmel hale getiremeyebilirsiniz ancak onu nasıl daha temiz ve kullanışlı hale getireceğinizi öğrenebilirsiniz.
Çözüm:
Veri düzenleme yoluyla, karmaşık bir veri kümesini size eyleme geçirilebilir bilgiler sağlayan düzenli bir veri kümesine dönüştürerek verilerinizi anlamlandırabilirsiniz.
Veriler Çılgına Döndüğünde: Nasıl Ele Alınır ilk olarak Medium’da Towards AI’da yayınlandı; burada insanlar bu hikayeyi vurgulayıp yanıt vererek sohbete devam ediyor.
Towards AI aracılığıyla yayınlandı
